内部パターンを用いた逐次学習可能なカオス連想メモリ
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概要
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本報告では、内部パターンを用いた逐次学習可能なカオス連想メモリ(chaotic associative memory forsuccessive learning:CAMSL)を提案する。提案モデルでは、学習過程と想起過程を区別せずに用いることができるため、未学習の情報が与えられた時に逐次的な学習が可能である。提案するCAMSLでは、入力パターンが以前学習したものであるかを判定する。既学習パターンであればそのパターンを出力し、未学習パターンであれば入力パターンに対応する内部パターンをカオスによって変化させ、別のパターンを提示する。何回かパターンを提示しても適切なパターンが出力されない場合には、入力パターンを未学習パターンとして学習する。計算機シミュレーションにより提案モデルの有効性を確認した。
- 2000-03-14
著者
-
萩原 将文
慶應義塾大学理工学部情報工学科
-
萩原 将文
慶大
-
長名 優子
慶應義塾大学理工学部情報工学科
-
長名 優子
慶應義塾大学理工学部
-
川崎 紀宏
慶應義塾大学理工学部
-
萩原 将文
慶應義塾大学大学院理工学研究科
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- Hisao Ishibuchi, Tomoharu Nakashima, Manabu Nii著, 「classification and Modeling with Linguistic Information Granules: Advanced Approach to Linguistic Data Mining」, 出版社: Springer, 発行日: November 19, 2004, Hardcover 307頁+xi頁 US$129, ISBN 3-540-20767-8, 大きさ24c